Алгоритмический трейдинг — от микроволновой технологии и до нейронных сетей

Алгоритмический трейдинг - от микроволновой технологии и до нейронных сетей

Прошли те дни, когда трейдеры лихорадочно совершали сделки, пытаясь следовать волатильному рынку. Компьютерные алгоритмы — это технология, которая сегодня формирует рынок. До 70% всех сделок совершаются машинами, а не людьми.

Хотя алгоритмическая торговля продолжает расти, технология продолжает совершенствоваться. Существует ряд значительных технологических достижений, которые уже внедряются и могут стать частью ближайшего будущего в торговле. Они варьируются от простого повышения точности и скорости исполнения сделок до использования сложных систем искусственного интеллекта для анализа рынка и точного прогнозирования тренда. В этой статье мы рассмотрим наиболее перспективные технологии для улучшения и развития алгоритмического трейдинга.

Технологическая прогрессия — скорость

Для тех, кто не знаком с алгоритмической торговлей, его можно определить как любую торговлю на автоматическом уровне. Компьютерам предоставляются специальные алгоритмы для совершения сделок на больших объемах и на высоких скоростях. Самым значительным преимуществом алгоритмической торговли является быстрое исполнение. Компьютеры имеют возможность совершать сделки в миллионы раз быстрее, чем человек мог бы выполнять их вручную. Человеку трудно даже понять значение наносекунды, в то время как важно опередить конкурирующих трейдеров.

Более быстрая скорость означает эффективное наблюдение за состоянием рынка и лучший мониторинг изменений в цене и объеме. Алгоритмическая торговля потенциально может помочь трейдерам быстрее выполнять ордера, расширять портфели стратегий, используя более продвинутые количественные инструменты, и устранять человеческие эмоции, которые часто влияют на эффективность торговых стратегий.

Будущие системы, которые сейчас разрабатываются и тестируются, устранят ошибки, анализируя рынок исторических данных и историю торговли гораздо быстрее, чем это возможно в настоящее время. Они будут иметь возможность использовать различные торговые стратегии, распределяя риск по нескольким счетам и быстро приспосабливаясь к меняющимся рыночным условиям.

Аппаратное обеспечение также может быть улучшено, реализуя программируемые микросхемы для максимально эффективной и продвинутой производительности, когда алгоритм сможет выполнять несколько задач одновременно, используя один движок.

Микроволновая технология

Согласно журналу Information Week, «преимущество в одну миллисекунду в торговых приложениях может стоить $ 100 млн в год крупной брокерской фирме», и поэтому технология продолжает развиваться и улучшать свои результаты. Даже небольшое преимущество может привести к значительному увеличению прибыли.

Один из первых случаев значительного улучшения скорости в торговле algo был продемонстрирован, когда высокоскоростной оптоволоконный кабель был построен между Чикаго и Нью-Йорком еще в 2010 году. В результате этой технологии скорость связи снизилась с 16 миллисекунд до 13 миллисекунды. В настоящее время технология оптического кабеля заменяется микроволнами. Поскольку сигнал проходит через воздух быстрее, чем через стекло, микроволновая технология, в которой используются микроволновые башни, построенные между крупными биржами, дает явное преимущество.

Микроволновые системы сокращают время, необходимое для выхода на рынок между Нью-Йорком и Чикаго, примерно на 40%. Волоконно-оптические кабели требуют 8,3 миллисекунды, в то время как микроволновые диапазоны колеблются от 4,6 до 4,74. По мере того, как все больше и больше передовых технологий разрабатываются и используются, скорость совершения торговых операций продолжает расти и может скоро снизиться до наносекунд. Согласно сообщениям, некоторые HFT-фирмы могут отправлять заказы за 740 наносекунд (0,00074 миллисекунды).

FPGA (программируемая пользователем вентильная матрица)

Другим важным фактором для быстрой торговли является внедрение передового аппаратного обеспечения, которое часто делегируется компьютерным частям торговых функций, таких как графические процессоры, FPGA или пользовательские процессоры.

Процессоры общего назначения и также используются для обработки небольшого набора инструкций, однако их недостаточно для поддержания требуемой скорости исполнения сделок. FPGA могут быть перепрограммированы на высокочастотную торговлю, при этом скорость вычислений может увеличиться в сто раз и более.

Колокация (Colocation)

Для высокочастотных трейдеров низкая латентность важна для достижения максимальной прибыли. Лучший способ добиться этого — найти серверы, на которых алгоритмы работают как можно ближе к механизмам данных торговой платформы. Этот процесс называется размещением — размещение серверов в непосредственной физической близости, иногда даже в одной комнате с серверами обмена. Это позволяет совершать сделки, не ограничиваясь временем космического путешествия. Кроме того, такие размещенные серверы получают доступ к котировкам и другим данным (книга заказов, транзакции, цена и т. д.) Быстрее, чем другие участники рынка. Поскольку скорость является решающим фактором, они могут размещать заказы на вершине очереди по любой цене. Colocation стал прибыльным бизнесом для бирж, которые берут миллионы долларов за доступ с низкой задержкой.

Лондонская биржа BATS Chi-X Europe раньше была в 10 раз быстрее традиционных фондовых рынков и была первой европейской платформой, предложившей колокейшн в марте 2007 года в дата-центре Equinix в Слау, Англия. Другие биржи, такие как Лондонская фондовая биржа и NYSE Euronext, начали предлагать колокационные услуги в 2009–2010 годах. Все больше и больше бирж теперь предлагают услуги колокейшн, такие как HitBTC, Coinbase, OKCoin и другие.

В то время как критики утверждают, что колокейшн дает участникам рынка несправедливое технологическое преимущество, Управление по финансовым рынкам (AFM) утверждает, что это просто инвестиционное решение, которое каждый участник рынка может принять для себя самостоятельно в зависимости от его чувствительности к задержке, навыков и учета затрат и преимущества. Потенциальные преимущества, которые может предложить колокейшн, компенсируются его высокой стоимостью. Для обеспечения добросовестной конкуренции биржам было предложено обеспечить, чтобы нескольким поставщикам было разрешено предоставлять такие услуги в их совместном учреждении.

Языки программирования низкого уровня

Как и во многих других областях, развитие технологий постепенно меняет набор навыков, необходимых для трейдеров. Как трейдер, вы, вероятно, будете заинтересованы в количественной торговле, которая включает в себя высокочастотную торговлю и алгоритмическую торговлю. Он использует языки программирования низкого уровня для построения алгоритмов и обеспечения эффективного использования вычислительной мощности оборудования.

Усиление автоматизации может привести к появлению новых подходов, которые включают в себя больше структуры и больше абстракции, позволяя кишкам языков программирования делать то, что раньше программисты делали сами. Эти автоматизированные функции дают программисту больше возможностей и времени, чтобы сосредоточиться на более крупных проблемах. Во многих случаях они также демонстрируют лучшую производительность по сравнению с процессом принятия решений человеком, потому что эти автоматизированные механизмы лучше способны находить возможности для эффективности и параллельных вычислений, устраняя при этом некоторые простые ошибки, которые приводят к ошибкам.

Альтернативный интеллектуальный анализ данных

В то время как традиционные источники данных имеются в большом количестве, альтернативные данные обеспечивают более округлую картину текущего состояния рынка. Согласно исследованию Dataminr, проведенному в 2018 году, около 79% институциональных инвесторов говорят, что используют какой-то тип альтернативных данных. Проще говоря, альтернативные данные — это информация, которая была собрана из любой точки вне традиционных источников данных. В финансовой индустрии, если данные поступают из источников вне традиционных областей, таких как документы SEC, пресс-релизы или источники кредитов, их можно смело рассматривать как альтернативные данные.

К распространенным альтернативным источникам данных относятся социальные сети, режим просмотра веб-страниц, геолокация сотовых телефонов, квитанции электронной почты, транзакции по кредитным картам, оплата счетов и обзоры продуктов. Некоторые примеры использования показывают, как творческое использование альтернативных данных может привести к обнаружению важных идей. Например, спутники, которые могут подсчитывать количество автомобилей на стоянках розничных торговцев или определять, когда производители добавляют смены или сокращают свою рабочую силу, привлекли большое внимание. В сырьевом мире Genscape Inc., подразделение Daily Mail & General Trust, использует вертолеты для передачи инфракрасных сигналов в резервуары для хранения нефти, чтобы измерить уровень запасов перед данными правительства. В новостях также часто упоминаются источники данных в стиле плаща и кинжала, такие как служба слежения за самолетами, обнаружившая корпоративный самолет, принадлежащий Occidental Petroleum Corp.

Такие подсказки могут иметь решающее значение для принятия своевременных инвестиционных решений и опережения рынка для получения большей прибыли. Использование альтернативных данных, безусловно, будущее финансовой индустрии. Это более обширный, более современный и лучший показатель, чем многие традиционные источники, которые существовали годами.

Нейронные сети и машинное обучение

Искусственные нейронные сети являются основой алгоритмов ИИ, которые становятся все более распространенными в нашей повседневной жизни. В машинном обучении искусственные нейронные сети образуют семейство моделей статистического образования, созданных с учетом биологических нейронных сетей.

Это системы, которые могут передавать сообщения друг другу и имеют цифровой вес. Это делает нейронные сети адаптируемыми для ввода и способными к обучению. Вот почему системы, основанные на нейронных сетях, могут быть в состоянии торговать и выходить без каких-либо последствий сами по себе, поскольку это улучшит торговые стратегии на основе данных, которые они уже получили и обработали.

Будущие интеллектуальные системы могут успешно реализовать все исторические данные из традиционных и альтернативных источников, которые человек не способен правильно обработать. Он может использовать технологические достижения, такие как более мощное оборудование и сочетание эффективных языков программирования, для достижения идеальной производительности и разработки наиболее прибыльной торговой стратегии. Он может быть способен одновременно проверять несколько рыночных условий по всему земному шару, экономя много времени и исключая любую вероятность малейшего разрыва во времени или возникновения ошибки. Это может устранить основные риски и нестабильность рынка, поскольку торговля станет более разумной и осознает влияние неудачной покупки / продажи, что приведет к провалу в обмене, что приведет к решению проблемы восстановления без какого-либо вмешательства человека.

Проще говоря, искусственный интеллект мог бы преодолеть те проблемы и недостатки алгоритмической торговли, которые человеческий разум не смог бы сделать. Однако было бы предпочтительнее, если бы люди и машины могли работать в тандеме, чтобы вместе достичь идеальной производительности. Командная работа между людьми и системами ИИ действительно является ключом к созданию рынка, который эффективно регулируется, оставаясь при этом достаточно прозрачным и справедливым.

Будущее выглядит многообещающе из-за того, что технологии могут развиваться, затрагивая как весь рынок, так и каждого из его участников. Вот почему каждая новая идея должна быть тщательно протестирована в естественных условиях рынка и тщательно реализована. Важно внедрять технологии, которые могут взаимодействовать с рынком положительным и эффективным образом, чтобы эти достижения были полезны для всех.

Об авторе

ПРИСТУПИТЬ К ОБСУЖДЕНИЮ

четырнадцать − 2 =